人工智能导论实训 第九章 一阶逻辑的推理

任务描述

本关任务:掌握一阶推理相关知识并完成习题。

相关知识

为了完成本关任务,你需要掌握:1. 量词推理与命题化;2. 合一与提升;3. 前向链接算法与反向链接算法;4. 归结。

量词推理与命题化
全称量词实例化(UI):可以用任何常数项置换变量得到语句。
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V是变量,g是常数基项,α是语句。

存在量词实例化:对于语句α,变量V和常数符号k,只要ki没有在知识库的其他地方出现过。
人工智能导论实训 第九章 一阶逻辑的推理_第1张图片
合一与提升
合一算法Unify:以两条语句p,q为输入。

合一置换存在则返回它们的合一置换:

Unify(p,q)=θ 满足 SUBST(θ,p)= SUBST(θ,q)

一般性假言推理规则(GMP):对于原子语句pi, pi’和q,存在置换θ使得所有的i都有SUBST(θ, pi’)= SUBST(θ, pi)。
人工智能导论实训 第九章 一阶逻辑的推理_第2张图片
前向链接算法与反向链接算法
前向链接算法:从知识库的原子语句出发,在前向推理中应用假言推理规则,增加新的原子语句,直至不能进行任何推理。

前向链接算法是可靠的,完备的。对于含有涵词的一般确定子句,前向链接算法可以生成无限多的新事实,因而算法有时无法终止。

反向链接算法:从目标开始反向推导链接规则,以找到支持证明的已知事实。

归结
一阶逻辑的合取范式:

消除蕴含词

将否定符号内移

变量标准化:每一个量词应该使用不同的符号

Skolem 化:消除存在量词

删除全称量词

将∧分配到∨中

归结推理规则:
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开始你的任务吧,祝你成功!

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